Análisis en profundidad: el análisis comercial es un puente que conecta estrechamente la tecnología empresarial corporativa y de la información. No es solo un procesamiento de datos simple, sino que también comienza desde una perspectiva estratégica.

Comparativo y diferenciador: en comparación con el análisis de datos tradicional, el análisis comercial se centra más en la integración de los escenarios comerciales y tiene como objetivo resolver problemas comerciales reales, mientras que el análisis de datos tradicional se centra más en la descripción estadística de los datos.

Información del mercado: ayudar a las empresas a capturar agudeza la dinámica del mercado, comprender las tendencias cambiantes de la demanda del consumidor, hacer arreglos por adelantado y aprovechar las oportunidades de mercado.

Optimización operativa: análisis en profundidad de los procesos de operación internos de la empresa, descubrir puntos potenciales de mejora de la eficiencia y ahorros de costos, y mejorar la eficiencia operativa.

Mejorar la competitividad: a través del análisis de los competidores, podemos encontrar nuestras propias ventajas y deficiencias, formular estrategias competitivas diferenciadas y mejorar la competitividad de las empresas en el mercado.

Habilidades de comunicación: utilice habilidades de comunicación efectivas para llevar a cabo una comunicación en profundidad con las partes interesadas en diferentes departamentos dentro de la empresa, incluidas entrevistas cara a cara, cuestionarios, lluvia de ideas, etc., para garantizar una comprensión integral de los problemas comerciales.

Objetivo claro: transforma los problemas comerciales difusos en objetivos analíticos específicos, medibles, alcanzables, altamente relevantes, vinculados en el tiempo (inteligentes), y aclare el alcance y el enfoque del análisis.

Canales internos: obtenga datos de sistemas internos como el Sistema de Gestión de Relaciones con el Cliente de la Enterprise (CRM), el Sistema de Planificación de Recursos Empresariales (ERP) y los sistemas financieros, que cubren la información del cliente, los datos de ventas, los estados financieros, etc.

Canales externos: recopilar datos a través de canales externos como empresas de investigación de mercado, informes de la industria, datos públicos del gobierno, datos de redes sociales, etc. para comprender las tendencias del mercado, la dinámica de la competencia, el entorno macroeconómico y otra información.

Limpieza de datos: identifique y procese valores faltantes, valores atípicos y valores duplicados en los datos para garantizar la precisión e integridad de los datos.

Tecnología analítica: utilice métodos como cálculos de desviación media, mediana y estándar en análisis estadístico, análisis de clúster, minería de reglas de asociación en minería de datos, análisis de regresión, algoritmos de clasificación y otras tecnologías en el aprendizaje automático para realizar un análisis en profundidad de los datos.

Construcción del modelo: según los objetivos de análisis y las características de los datos, seleccione modelos de análisis de datos apropiados, como modelos de series de tiempo para predecir las tendencias de ventas y los modelos de árboles de decisión que se utilizarán para la segmentación del cliente.

Herramientas de visualización: use gráficos comunes como gráficos de barras, gráficos de línea, gráficos circulares, gráficos de dispersión y herramientas de visualización de datos profesionales para convertir datos complejos en gráficos intuitivos y fáciles de entender.

Escritura de informes: Escriba un informe de análisis detallado, que incluya antecedentes analíticos, objetivos, métodos, resultados, conclusiones y sugerencias, para garantizar que el informe sea claro y conciso en el lenguaje.

Procesamiento de datos: use la tabla de pivotes para resumir y analizar rápidamente una gran cantidad de datos, y use fórmulas de función para calcular y convertir datos.

Análisis estadístico: utilice herramientas de análisis estadístico descriptivos para calcular indicadores estadísticos como la media y la desviación estándar, y utilizar herramientas de análisis de regresión para realizar un análisis de datos simple.

Producción de gráficos: cree una variedad de gráficos como gráficos de barras, gráficos de línea, gráficos circulares, etc. para mostrar intuitivamente las características y tendencias de los datos.

Consulta de datos: use la instrucción SELECT para consultar los datos requeridos de la base de datos y realizar el filtrado condicional a través de la cláusula WHERE.

Actualización de datos: use insertar, actualizar y eliminar declaraciones para insertar, actualizar y eliminar datos en la base de datos.

Conexión de datos: habilite la asociación de datos e integración entre múltiples tablas de datos a través de la operación de unión.

Procesamiento de datos: use la biblioteca Pandas de Python o el paquete DPLYR de R para lectura de datos, limpieza, conversión y remodelación.

Análisis de datos: use la biblioteca Numpy de Python para los cálculos numéricos y use la función estadística básica de R para el análisis de datos.

Aprendizaje automático: use la biblioteca Scikit-Lease de Python o el paquete de Caret de R para construir, entrenar y evaluar modelos de aprendizaje automático.

Tableau: cree informes y paneles interactivos con operaciones simples de arrastrar y soltar, admitiendo conexiones de datos en tiempo real y análisis de big data.

PowerBi: se integra estrechamente con el software de oficina de Microsoft, utiliza capacidades de visualización para crear informes ricos y admite consultas de lenguaje natural.

Explicación detallada del principio: al resumir los datos y calcular los indicadores estadísticos básicos, como media, mediana, modo, varianza, etc., podemos describir intuitivamente la tendencia centralizada, el grado de dispersión y las características de distribución de los datos, ayudar a las empresas a comprender rápidamente la situación actual y la situación básica del negocio.

Manifestación de valor: proporciona una base para el análisis posterior en profundidad, para que las empresas puedan tener una comprensión integral y preliminar de los datos comerciales.

Análisis de rendimiento de ventas: Calcule indicadores como ventas mensuales, volumen de ventas trimestral, precio unitario anual de clientes, etc., evalúe el rendimiento de las ventas en diferentes períodos de tiempo y comprenda el nivel general de negocios de ventas.

Análisis de comportamiento del cliente: cuente la frecuencia de compra del cliente, el monto promedio de la compra, la distribución regional y otra información, y describa el retrato de comportamiento básico del cliente.

Lógica de análisis: al excavar profundamente la correlación interna entre los datos, utilizando el análisis de correlación, el análisis causal y otros métodos, podemos descubrir los factores clave que afectan los resultados comerciales y diagnosticar las causas raíz de los problemas comerciales.

Orientación de objetivos: proporcionar una base para que las empresas formulen soluciones específicas para ayudar a las empresas fundamentalmente a resolver problemas comerciales.

Análisis de la disminución del rendimiento de las ventas: Analice los cambios de ventas de diferentes productos de la dimensión del producto, la cuota de mercado del estudio y la dinámica de la competencia de la dimensión del mercado, examinen la rotación del cliente de la dimensión del cliente y juzguen exhaustivamente los motivos de la disminución del rendimiento.

Análisis de la disminución de la satisfacción del cliente: analice la relación entre factores como la calidad del producto, el nivel de servicio, la estrategia de precios y la satisfacción del cliente, y descubra los factores clave que conducen a una disminución de la satisfacción.

Principio técnico: basado en datos históricos, uso de análisis de series de tiempo, análisis de regresión, algoritmos de predicción en el aprendizaje automático y otras tecnologías para establecer modelos de predicción y predecir las tendencias comerciales futuras.

Soporte de decisiones: ayuda a las empresas a planificar la asignación de recursos de antemano, formular planes de producción, optimizar las estrategias de marketing y reducir los riesgos provocados por la incertidumbre.

Pronóstico de ventas: según los datos de ventas históricas, las tendencias del mercado, las actividades promocionales y otros factores, predicen las ventas de productos en el futuro, proporcionando referencia para la producción y la gestión de inventario.

Pronóstico de demanda del mercado: combinación de datos macroeconómicos, tendencias de desarrollo de la industria, investigación del consumidor y otra información, predecimos la demanda del mercado de nuevos productos o servicios.

Proceso de toma de decisiones: según el análisis descriptivo, diagnóstico y predictivo, los algoritmos de optimización, el análisis de simulación y otros métodos para proporcionar sugerencias de acción específicas para las empresas y ayudar a las empresas a elegir las mejores decisiones entre soluciones factibles múltiples.

Creación de valor: a través del apoyo científico de la toma de decisiones, mejore la eficiencia de la toma de decisiones y la calidad de la empresa y maximice el valor empresarial.

Decisiones sobre el mercado de nuevos productos: considere de manera integral factores como la demanda del mercado, la situación de la competencia, la rentabilidad, etc., y formule estrategias de precios de nuevos productos, tiempo para mercado, canales de promoción, etc.

Toma de decisiones de inversión: Analice los riesgos y rendimientos de diferentes proyectos de inversión, y use indicadores como el valor presente neto (VPN), la tasa de rendimiento interna (TIR) ​​para proporcionar una base para las decisiones de inversión de la Compañía.

Optimización de la cartera de productos: analice los datos de ventas de diferentes productos, use algoritmos de minería de reglas de correlación para encontrar la combinación de productos más vendidos y productos sin vender, y optimizar la visualización de productos y los planes de adquisición.

Ajuste de la estrategia de precios: al analizar la elasticidad del precio, comprender el impacto de los cambios en los precios en el volumen de ventas, formular una estrategia de precios razonable y aumentar las ventas y ganancias.

Evaluación del efecto de promoción: compare los datos de ventas antes y después de la promoción, evalúe la efectividad de la promoción, optimice el plan de promoción y mejore el rendimiento de la inversión de la promoción.

Prevaluación de la demanda: use el análisis de series de tiempo y los algoritmos de aprendizaje automático, combinados con datos de ventas históricas, factores estacionales, tendencias del mercado, etc. para predecir la demanda de bienes y organizar razonablemente los niveles de inventario.

Optimización del inventario: utilice el modelo de cantidad de orden económico (EOQ), método de clasificación ABC y otros métodos para optimizar la estructura del inventario, reducir los costos de inventario y aumentar la facturación del inventario.

Construcción de retratos del cliente: Integre la información básica del cliente, el comportamiento de compra, las preferencias y otros datos para construir retratos de clientes y lograr la segmentación precisa de los clientes.

Marketing preciso: impulse la información de marketing personalizada a diferentes grupos de clientes en función de los retratos de los clientes para mejorar la efectividad del marketing y la lealtad del cliente.

Evaluación del riesgo de crédito: use el modelo de calificación crediticia para analizar el historial crediticio del cliente, el nivel de ingresos, los pasivos y otros factores, evaluar los riesgos de crédito del cliente y formular políticas de crédito razonables.

Evaluación del riesgo de mercado: a través del análisis de los datos del mercado financiero, como los precios de las acciones, las tasas de interés, las tasas de cambio, etc., los modelos de valor de riesgo de riesgo (VAR), pruebas de estrés y otros métodos para evaluar los riesgos de mercado y formular estrategias de gestión de riesgos.

Evaluación del valor del cliente: Calcule el valor de por vida del cliente (LTV), analice el tamaño del activo del cliente, la frecuencia de transacción, la rentabilidad y otros factores, y coloque el valor del cliente.

Servicio personalizado: proporcionar productos y servicios financieros personalizados a diferentes clientes en función de sus preferencias de riesgo, objetivos de inversión y otras características.

Análisis de la industria: Analice la tendencia de desarrollo de la industria, el panorama competitivo, el entorno político y otros factores para eliminar las industrias con potencial de inversión.

Optimización de la cartera: use la teoría de la cartera moderna (MPT) para combinar los rendimientos, los riesgos y la correlación esperados de los activos para construir una cartera óptima para lograr la diversificación de riesgos y maximizar los rendimientos.

Análisis de ruta del usuario: analizando la navegación de los usuarios, haciendo clic, compras y otros datos de comportamiento en el sitio web o aplicación, dibujando un mapa de ruta de usuario, optimización de la interfaz del producto y el diseño funcional, y mejorando la experiencia del usuario.

Análisis de retención de usuarios: use el método de análisis de cohortes para analizar las tasas de retención de usuarios obtenidas en diferentes períodos de tiempo, descubra los factores clave que afectan la retención de los usuarios y formulan estrategias de retención de usuarios específicas.

Evaluación del efecto del canal: analizar el tráfico, la tasa de conversión, el costo y otros datos de diferentes canales de marketing, evaluar los efectos de marketing de cada canal y optimizar la combinación de canales de marketing.

Evaluación del efecto de actividad: compare indicadores como el crecimiento del usuario, la actividad y las tasas de pago antes y después de la campaña de marketing, evalúe la efectividad de la campaña de marketing, resume la experiencia y las lecciones, y optimice los planes de actividad posteriores.

Comparación de funciones: analizar las características funcionales, las ventajas y las deficiencias de los productos de la competencia, encontrar puntos de competencia diferenciados y optimizar las funciones de sus propios productos.

Análisis de participación de mercado: a través de la investigación de mercado y el análisis de datos, podemos comprender la cuota de mercado de los competidores, los grupos de usuarios, las estrategias de marketing y otra información, y formular las estrategias competitivas correspondientes.

Perfil de la empresa: presenta el estado de la industria de la empresa, el alcance comercial, la estructura organizativa y otra información básica.

Explicación del problema: Describa en detalle los problemas comerciales específicos que enfrenta la empresa, como la disminución de la participación de mercado, los costos excesivos y la pérdida de usuarios, y analice los antecedentes y las razones de los problemas.

Recopilación y organización de datos: explique la fuente de datos, el método de recopilación y el proceso de organización, incluida la limpieza de datos, la conversión de datos y otras operaciones.

Métodos y herramientas de análisis: Introducir los métodos de análisis comercial utilizados, como análisis predictivo, análisis de diagnóstico, etc., así como las herramientas de análisis utilizadas, como Python, Excel, Tableau, etc.

Construcción y verificación del modelo: muestre los modelos de análisis de datos construidos, como modelos de regresión, modelos de agrupación, etc., explican el proceso de capacitación y verificación del modelo, y evalúe la precisión y confiabilidad del modelo.

Resultados de mejora del negocio: explique las mejoras comerciales específicas que se realizan a la empresa a través del análisis comercial, como el crecimiento de las ventas, la reducción de costos y la mejora de la satisfacción del cliente.

Resumen de la experiencia: resume la experiencia de referencia en casos exitosos, incluidas ideas analíticas, aplicación de métodos, colaboración en equipo, etc., para proporcionar referencia a otras compañías.

Problemas de calidad de datos: el impacto de los datos de análisis inexactos, incompletos e inconsistentes sobre los resultados del análisis, como las desviaciones del modelo causadas por datos faltantes y datos incorrectos que conducen a errores de toma de decisiones.

Método de análisis incorrecto: discutir el método de análisis seleccionado no es adecuado para problemas comerciales, supuestos de modelo irrazonables, como el uso de un modelo de regresión lineal simple para analizar relaciones no lineales complejas.

Mala comunicación y colaboración: mala comunicación entre el equipo de análisis y los departamentos comerciales, la asimetría de la información y otros problemas, lo que resulta en la incapacidad de aplicar de manera efectiva los resultados del análisis a las decisiones comerciales.

Gestión de calidad de datos: establecer un sistema de gestión de calidad de datos, fortalecer el control de calidad en la recopilación de datos, el almacenamiento, el procesamiento y otros enlaces, y garantizar la precisión y la integridad de los datos.

Optimización de selección de métodos: seleccione métodos y modelos de análisis apropiados basados ​​en las características de los problemas comerciales y las características de los datos, y realice una verificación y evaluación del modelo suficiente.

Optimización de comunicación y colaboración: fortalecer la comunicación y la colaboración entre el equipo de análisis y los departamentos comerciales, establecer mecanismos de comunicación regulares y garantizar que los resultados del análisis puedan convertirse efectivamente en acciones comerciales.

Maestría en la herramienta: competente en el uso de herramientas de análisis de datos como Excel, SQL, Python/R y Professional BI Tools, y poder seleccionar las herramientas adecuadas para el procesamiento y el análisis de datos de acuerdo con las necesidades comerciales.

Aplicación técnica: Comprenda profundamente los principios y escenarios de aplicación de las tecnologías de análisis de datos, como el análisis estadístico, la minería de datos y el aprendizaje automático, y poder utilizar estas tecnologías para resolver problemas comerciales prácticos.

Conocimiento de la industria: Comprenda las tendencias de desarrollo, las tendencias del mercado, los paisajes competitivos y otros conocimientos de la industria, y comprenden la dirección de desarrollo de la industria.

Proceso de negocio: esté familiarizado con los procesos comerciales internos de la empresa, incluidas las adquisiciones, la producción, las ventas, las finanzas y otros enlaces, y pueda proponer problemas y soluciones de análisis desde una perspectiva comercial.

Comunicación interna: comunicación efectiva con el personal de diferentes departamentos en la empresa, incluidos los departamentos comerciales, los departamentos técnicos, la gestión, etc., para transmitir con precisión los resultados y las sugerencias del análisis.

Comunicación externa: comunicarse con partes interesadas externas, como proveedores, clientes, socios, etc., comprenden la demanda del mercado y la información de la industria, y proporcione referencia para la toma de decisiones corporativas.

Contenido laboral: responsable de la recopilación básica de datos, clasificación y análisis de datos simples, como hacer informes de datos, realizar análisis estadísticos descriptivos, etc.

Mejora de habilidades: aprenda herramientas y métodos de análisis de datos, acumule el conocimiento del negocio y mejore las capacidades de procesamiento y análisis de datos.

Contenido laboral: proyectos analíticos complejos independientemente, como el pronóstico de ventas, la segmentación de clientes, etc., para proporcionar un fuerte apoyo a las decisiones comerciales.

Expansión de la capacidad: la tecnología de análisis de datos más maestra, mejorar las capacidades de comprensión del negocio, poder trabajar con equipos interdepartamentales para promover la aplicación de resultados de análisis.

Contenido laboral: participe en la planificación estratégica de la empresa, proporcione sugerencias basadas en datos para las decisiones de alto nivel de la compañía, lleve al equipo a realizar trabajos de análisis y guiar el crecimiento de analistas junior e intermedio.

Pensamiento estratégico: tenga capacidad de pensamiento estratégico, pueda analizar la dirección de desarrollo y el diseño comercial de la empresa desde una perspectiva macro y crear un mayor valor para la empresa.